Hay proyectos que fracasan porque la tecnología no funciona. Este no fue uno de ellos. El avatar de inteligencia artificial que desarrollamos para el Club América funcionó: fue contratado, se produjo, se publicó. Los primeros contenidos nacieron prácticamente en millones de visualizaciones, y algunos alcanzaron hasta 2.4 millones. Y, aun así, terminó suspendido.
Durante mucho tiempo pensé en ese proyecto como una historia de adopción. Hoy lo veo de otra manera: fue una de mis primeras lecciones reales de gobernanza. Me obligó a entender algo que no aparece en una prueba técnica, en un contrato ni en un tablero de métricas — una organización puede estar preparada para lanzar una tecnología y no estar preparada para sostenerla. La diferencia es enorme.
El proyecto que parecía tener todo a favor
El origen no fue particularmente complicado. NAT ya existía. Habíamos demostrado que era posible construir una figura digital con inteligencia artificial, producir contenido con regularidad y llevarla frente a una audiencia real. El proyecto había comenzado casi sin manual y había obligado al equipo a aprender sobre la marcha qué funcionaba, qué no y qué controles necesitábamos alrededor de una figura sintética expuesta públicamente.
Después llegó el Club América. La idea era sencilla: crear contenido alrededor de los partidos — alineaciones, datos, información previa y piezas dirigidas a la afición. No intentábamos construir una demostración tecnológica; queríamos producir contenido. Esa distinción importa: la inteligencia artificial debía desaparecer detrás del producto.
Hay una tendencia a contar los proyectos de inteligencia artificial únicamente desde el lado técnico — modelo, arquitectura, datos, herramientas. En operación real hay otra prueba igual de importante: alguien tiene que pagar. El Club América contrató el proyecto por 1.2 millones de pesos. Esa cifra importa no porque haga más espectacular la historia, sino porque elimina una categoría de explicación fácil. No fue un experimento interno sin cliente, ni una presentación construida para una conferencia, ni una prueba gratuita para demostrar que la tecnología podía hacer algo. Había una organización compradora, un producto, un proceso de producción, aprobación, audiencia y dinero comprometido. Comercialmente, el proyecto había cruzado una frontera que muchos pilotos de IA nunca cruzan: alguien había dicho sí con presupuesto. Eso tampoco bastó.
La metodología de producción que utilizábamos ya empezaba a parecerse a un proceso. Primero escribíamos el guion, palabra por palabra. Después producíamos el audio — una de las etapas más exigentes, porque cada pieza destinada al Club América se enviaba a aprobación y, en más de una ocasión, regresaba con una observación muy específica: la voz no sonaba suficientemente mexicana. Sonaba colombiana. Ajustábamos, volvíamos a producir, volvíamos a mandar. Cuando el audio quedaba aprobado, generar el video era comparativamente sencillo; después venía la postproducción, utilizando croma verde para integrar el fondo correspondiente, y finalmente la programación y publicación.
Vista desde hoy, esa secuencia parece elemental. Entonces no lo era: estábamos construyendo un proceso operativo para un tipo de contenido que prácticamente no tenía precedente en el mercado. Y había algo especialmente importante — el club aprobaba las piezas. No existía una inteligencia artificial actuando libremente frente a millones de aficionados. Había intervención humana, una contraparte institucional, revisión antes de publicar. En los términos que utilizamos hoy, existía supervisión humana. Pero todavía faltaba otra capa.
El primer video ya nació grande
Con NAT habíamos aprendido a celebrar números que después parecerían pequeños: primero cientos de vistas, después miles, hasta que llegó el primer video realmente viral, alrededor de 120 mil. América jugaba en otra escala. El primer contenido ya nació en millones. Los siguientes alcanzaron cifras todavía mayores — el manuscrito de El arquitecto de la IA registra piezas que llegaron hasta 2.4 millones de visualizaciones.
Desde una lectura convencional de mercadotecnia, eso debería significar éxito. El contenido estaba siendo visto, la innovación llamaba la atención, el proyecto tenía alcance, el cliente había comprado, la tecnología cumplía. Pocas semanas después empezamos a descubrir la otra mitad de la ecuación: el mismo alcance que construye audiencia construye también el blanco.
La reacción negativa comenzó pronto. «¿Por qué no contratan a una reportera real?» «Apoyen al talento mexicano.» Otros comentarios eran bastante menos amables. La crítica creció, y aquí conviene hacer una distinción que hoy considero indispensable: no todo rechazo a una aplicación de inteligencia artificial es irracional. Una persona podía estar genuinamente preocupada por el desplazamiento de profesionales. Otra podía rechazar estéticamente al personaje. Otra podía considerar que una identidad sintética no pertenecía a la cultura del club. Y otra, simplemente, podía insultar porque las redes sociales permiten hacerlo con un costo prácticamente nulo. Todo llegaba al mismo lugar, la caja de comentarios, pero no era el mismo problema. Entonces no teníamos todavía un método suficientemente desarrollado para separar esas señales. Hoy sería una de las primeras cosas que haría.
Una de las lecciones más incómodas del proyecto fue descubrir que las métricas tradicionales podían decirnos una cosa mientras la relación de la audiencia con el producto decía otra. Dos millones de vistas pueden parecer extraordinarias, ¿pero qué significan? ¿Curiosidad, aceptación, rechazo, controversia, una mezcla de todas? El alcance mide exposición, no necesariamente adopción. Esa diferencia se vuelve crítica cuando la tecnología representa públicamente a una institución con una identidad tan fuerte como la de un club de fútbol. Un video de un producto de consumo puede recibir críticas y desaparecer una semana después; un personaje que habla en nombre de una institución ocupa otra posición. No estamos midiendo solamente si alguien lo vio. Estamos midiendo si la organización acepta que ese personaje forme parte de su identidad pública. Eso es mucho más difícil.
El alcance mide exposición. No necesariamente adopción.
El problema no estaba en el modelo
Hubo correcciones, hubo producción, hubo aprobación, hubo métricas. El problema que finalmente decidió el proyecto no era técnico. La presión pública continuó creciendo. Durante un tiempo el club sostuvo el proyecto — la relación llegó incluso al punto de invitarnos a un partido en uno de sus espacios institucionales, un momento que recuerdo con una frase deliberadamente personal: estábamos «en los cuernos de la luna». Después la presión siguió, y el proyecto terminó suspendido. Ya estaba pagado; el problema comercial inmediato estaba resuelto. Pero quedó una pregunta mucho más importante que el ingreso del contrato: ¿cómo podía funcionar una tecnología y fracasar al mismo tiempo?
Porque "funcionar" tiene más de una definición
Un ingeniero puede definir éxito de una manera: ¿el sistema producía correctamente? Sí. ¿La voz podía corregirse? Sí. ¿El flujo de aprobación funcionaba? Sí. ¿El video podía entregarse y publicarse? Sí. El área comercial puede utilizar otra definición: ¿existió un contrato? Sí. ¿El cliente compró? Sí. ¿El proyecto generó ingreso? Sí. Mercadotecnia puede preguntar otra cosa: ¿hubo alcance? Sí, millones de personas.
Y, sin embargo, una organización tiene una cuarta pregunta: ¿podemos sostener esta decisión cuando deja de ser cómoda? Ahí fue donde la respuesta cambió.
El sexto requisito de un avatar no es tecnológico
Con los años he construido una manera distinta de explicar los avatares institucionales. Hay varias capas técnicas que deben funcionar: identidad, conocimiento, voz, arquitectura, operación, gobernanza. Pero existe un requisito adicional que casi nunca aparece en las propuestas comerciales — la voluntad institucional de la organización que aloja al personaje. La conferencia "El arquitecto de la IA" parte precisamente de esa tesis: un avatar sostenible no depende únicamente de sus capas técnicas; necesita que la institución esté dispuesta a sostenerlo. América me enseñó esa sexta capa antes de que yo supiera cómo nombrarla.
Puedes comprar la tecnología, aprobar los contenidos, producirlos, incluso obtener millones de vistas. Pero si la organización no ha definido previamente cuánto desacuerdo está preparada para tolerar, el primer conflicto importante se convierte en una nueva discusión sobre la existencia misma del proyecto. Y eso es una mala forma de gobernarlo.
Las redes no deberían ser el comité de riesgos
Durante años, cuando alguien evaluaba un proyecto de tecnología, las preguntas parecían razonablemente claras: ¿funciona?, ¿cuánto cuesta?, ¿cuánto tarda?, ¿qué retorno esperamos? Con inteligencia artificial hay que agregar otra: ¿quién defenderá la decisión cuando aparezca la crítica? No porque toda decisión deba defenderse indefinidamente — a veces cancelar es la decisión correcta. Tampoco porque la audiencia esté equivocada por definición — puede haber señales perfectamente válidas que obliguen a corregir o retirar un sistema. El punto es otro: la decisión de continuidad no debería improvisarse dentro de una crisis. Una organización necesita saber antes del lanzamiento qué tipo de señales justificarán una corrección, cuáles una pausa y cuáles una cancelación. De lo contrario, la gobernanza termina trasladándose a la red social.
La frase puede sonar exagerada. No lo es. Cuando una empresa no define previamente sus criterios de continuidad, la presión externa empieza a ocupar el espacio de ese criterio. Diez comentarios negativos parecen pocos; mil empiezan a preocupar; diez mil parecen una crisis. Pero la cantidad no responde la pregunta fundamental: ¿existe un daño? ¿Cayó la aceptación? ¿Se modificó el comportamiento de los usuarios? ¿Existe un riesgo reputacional material? ¿Hay un problema ético? ¿Apareció una exposición jurídica? ¿O simplemente estamos observando una minoría muy activa frente a una audiencia mucho mayor que consume el producto sin comentar? No todas esas preguntas tienen la misma respuesta, y «la gente está muy enojada en redes» no sustituye ninguna de ellas.
También cometimos errores
Contar este proyecto únicamente como una historia en la que la organización no resistió la crítica sería demasiado cómodo. Nosotros también estábamos aprendiendo. El manuscrito de El arquitecto de la IA registra una práctica de aquella época que hoy no repetiría: ante la avalancha de comentarios negativos, pedimos a personas de Sistemas que apoyaran algunos contenidos escribiendo comentarios favorables. Participaron pocos. En cuanto entendimos que el mecanismo era cuestionable, lo eliminamos por completo.
Vale la pena contarlo, porque la gobernanza casi nunca nace terminada. A veces nace precisamente del momento en que uno observa una práctica, comprende que no debería formar parte del método y la elimina. Ocultar esas decisiones convertiría el caso en propaganda. Documentarlas lo convierte en aprendizaje.
Lo que habría hecho distinto
Hoy empezaría antes. No con el avatar. Con la organización. Antes del lanzamiento habría exigido una conversación explícita sobre aceptación: ¿qué reacción esperamos?, ¿qué objeciones son previsibles?, ¿cuáles son legítimas?, ¿quién responderá públicamente?, ¿qué área tiene autoridad para modificar el proyecto?, ¿qué condiciones justifican una pausa?, ¿cuáles justifican retirarlo?, ¿existe patrocinio ejecutivo suficiente?, ¿quién sostendrá la decisión cuando el proyecto deje de ser una novedad y se convierta en una controversia?
Después construiría un tablero distinto. No mediría solo vistas; mediría sentimiento con metodología consistente, distribución de comentarios, evolución de rechazo y aceptación, conversión, repetición de audiencia, cambios después de ajustes concretos. Y distinguiría ruido de riesgo.
Tendría también un protocolo de crisis — no una carpeta de comunicación para cuando aparezca una crisis, sino un mecanismo de decisión. La diferencia importa. Un protocolo útil debería definir antes del problema quién escucha, quién clasifica, quién decide, qué se corrige, qué no, y qué autoridad puede detener el sistema. También habría una regla especialmente incómoda: no confundir volumen de crítica con validez de crítica. Mil personas pueden señalar un problema verdadero. Una persona también. La popularidad de una objeción no determina su calidad. Hay que analizarla.
Existe otra lección alrededor del patrocinio ejecutivo. Cuando hablo de que un proyecto necesita alguien dispuesto a defenderlo, no estoy proponiendo que un directivo se enamore de su propia decisión y se niegue a corregirla. Eso no es liderazgo; es terquedad con organigrama. El patrocinador ejecutivo necesita hacer exactamente lo contrario: poder sostener el proyecto cuando los datos indican que debe sostenerse, y detenerlo cuando los datos indican que no. Lo importante es que ambas decisiones nazcan de un criterio previamente construido, no del último comentario que llegó a la pantalla.
El riesgo reputacional no vive fuera de la arquitectura
Durante mucho tiempo tratamos el riesgo reputacional como algo que ocurre después de terminar el desarrollo: Tecnología construye, después Mercadotecnia comunica, después Relaciones Públicas atiende cualquier problema. Con sistemas de inteligencia artificial públicos esa secuencia ya no funciona. La forma en que una máquina representa a la organización es parte del producto. Su identidad es parte del producto. Su voz es parte del producto. Las cosas que puede decir son parte del producto, y las que nunca debe decir también. La capacidad de la organización para responder cuando alguien rechaza esa representación forma parte del diseño desde el principio. El riesgo reputacional no empieza cuando llega la crisis. Empieza cuando definimos la arquitectura.
La diferencia entre producto y capacidad institucional
En términos comerciales, América produjo ingreso. En términos de audiencia, produjo alcance. En términos técnicos, produjo contenido a escala. Y terminó. Por eso lo considero uno de mis proyectos más útiles — no porque haya sido el mayor, ni porque haya generado más dinero, ni porque haya tenido más tecnología, sino porque desmontó una idea que todavía encuentro en muchas organizaciones: que si la inteligencia artificial funciona, la adopción vendrá después. No. La adopción también se diseña.
Un proyecto puede comprarse. Una capacidad tiene que construirse. Comprar un avatar significa contratar diseño, desarrollo, producción y operación. Construir una capacidad institucional significa algo más: definir quién lo gobierna, qué representa, con qué límites, quién aprueba, quién mide, quién corrige, quién responde, y durante cuánto tiempo la organización está dispuesta a sostenerlo mientras aprende. Esta es una de las razones por las que hoy insisto tanto en separar los proyectos de IA de las capacidades de IA. El primero puede terminar con una entrega. La segunda permanece cuando cambia el proveedor, el modelo o incluso el producto.
Con NAT había empezado a descubrir que una figura pública construida con inteligencia artificial necesita controles editoriales permanentes. Con América apareció otra capa: la gobernanza no consiste únicamente en controlar lo que hace la máquina. También debe gobernar la relación entre la máquina, la organización y las personas que reaccionan frente a ella. A partir de experiencias como esta empecé a incorporar variables que antes no estaban en mi primera lista: aceptación, patrocinio institucional, riesgo reputacional, responsabilidad ejecutiva, criterios de continuidad, capacidad de respuesta frente a una crisis.
No basta con preguntar si la tecnología puede funcionar. Hay que preguntar quién va a defender la decisión cuando llegue la crítica.
Lo que esto significa para un consejo directivo
Si yo tuviera que presentar mañana un proyecto público de inteligencia artificial a un consejo, no cerraría la presentación después del retorno esperado. Añadiría una última lámina, sin arquitectura, sin costos, sin cronograma. Tendría cinco preguntas: ¿Qué puede salir mal aunque técnicamente todo funcione? ¿Qué reacción externa estamos dispuestos a aceptar? ¿Qué hecho nos haría modificar el proyecto? ¿Qué hecho nos haría cancelarlo? ¿Quién tiene la autoridad y la responsabilidad de sostener esa decisión? Si esas respuestas no existen, el proyecto todavía no está listo, aunque el software sí lo esté.
Hoy hablamos mucho de modelos responsables, IA responsable y marcos de gobierno. Todo eso importa. Pero hay una dimensión mucho más elemental: la institución tiene que saber qué está dispuesta a hacer, y qué está dispuesta a sostener. En El arquitecto de la IA resumo el problema mediante tres pilares — infraestructura que funciona, gobernanza que protege y liderazgo capaz de decidir bajo incertidumbre — y ninguno sustituye a los otros. América tenía tecnología, tenía producto, tenía cliente, tenía audiencia. Lo que todavía estábamos aprendiendo a construir era el tercer elemento: el sistema institucional que permite tomar una decisión cuando las métricas y la presión pública apuntan en direcciones distintas. Eso solo se aprende operando. A veces se aprende precisamente cuando algo termina.
La pregunta que queda
Durante mucho tiempo, la pregunta que me hacía sobre aquel proyecto era sencilla: ¿qué habríamos podido hacer para evitar que se cancelara? Hoy no estoy seguro de que esa sea la mejor pregunta. Quizá cancelar fuera, dadas las circunstancias, una decisión perfectamente defendible. Lo que cambiaría no es necesariamente el desenlace. Cambiaría el proceso para llegar a él: tendría antes los criterios, mediría mejor las señales, definiría el patrocinio, prepararía la respuesta, y establecería desde el principio quién tenía que tomar la decisión final y con qué información.
Ese aprendizaje ha terminado influyendo en proyectos posteriores mucho más complejos y sensibles. Porque la gobernanza no consiste en conseguir que todos los proyectos sobrevivan. Consiste en que una organización sepa explicar por qué uno debe continuar y por qué otro debe detenerse. Una tecnología puede funcionar y aun así no estar lista para convertirse en institución. La parte difícil de la inteligencia artificial empieza exactamente ahí.
— Oswaldo Alejandro Aguilar Castro
"Creando universos posibles."